論文の概要: RAG Enabled Conversations about Household Electricity Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06566v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 07:44:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 00:11:14.435713
- Title: RAG Enabled Conversations about Household Electricity Monitoring
- Title（参考訳）: 家庭電力モニタリングに関するRAGの議論が可能に
- Authors: Carolina Fortuna, Vid Hanžel, Blaž Bertalanič,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成の統合について検討し,電気データセットに関する複雑な質問に対する応答の精度と特異性を高める。
本稿では、我々の方法論を詳述し、RAGを用いた応答と非応答の比較分析を行い、エネルギーデータ分析のような専門分野におけるAIの今後の応用について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.196629787330046
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we investigate the integration of Retrieval Augmented Generation (RAG) with large language models (LLMs) such as ChatGPT, Gemini, and Llama to enhance the accuracy and specificity of responses to complex questions about electricity datasets. Recognizing the limitations of LLMs in generating precise and contextually relevant answers due to their dependency on the patterns in training data rather than factual understanding, we propose a solution that leverages a specialized electricity knowledge graph. This approach facilitates the retrieval of accurate, real-time data which is then synthesized with the generative capabilities of LLMs. Our findings illustrate that the RAG approach not only reduces the incidence of incorrect information typically generated by LLMs but also significantly improves the quality of the output by grounding responses in verifiable data. This paper details our methodology, presents a comparative analysis of responses with and without RAG, and discusses the implications of our findings for future applications of AI in specialized sectors like energy data analysis.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ChatGPT,Gemini,Llamaなどの大規模言語モデル(LLM)とRAG(Retrieval Augmented Generation)を統合することにより,電気データセットに関する複雑な質問に対する応答の精度と特異性を向上する。
実感的理解よりもトレーニングデータのパターンに依存しているため,LLMの正確で文脈的に関係のある回答を生成する際の限界を認識し,専門的な電気知識グラフを活用するソリューションを提案する。
このアプローチは、LLMの生成能力によって合成される正確なリアルタイムデータの検索を容易にする。
以上の結果から,RAG手法はLLMが生成する誤情報の発生を減少させるだけでなく,検証可能なデータに応答することで,出力の質を著しく向上させることがわかった。
本稿では、我々の方法論を詳述し、RAGを用いた応答と非応答の比較分析を行い、エネルギーデータ分析のような専門分野におけるAIの今後の応用について考察する。
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